엑셈, 생성형 AI 기반 대화형 챗봇 ‘큐리’ 개발... AIOps 솔루션에 첫 적용
자연어 처리기술(NLP), 대규모 언어 모델(LLM) 활용
이슈 해결 방안도 제시해 신속 대처 지원 … 향후 통합 모니터링 솔루션에도 큐리 탑재 예정
IT 성능 관리 전문 기업 엑셈(205100, 대표 조종암, 고평석)이 생성형 AI 기술과 대규모 언어모델(LLM)을 도입한 대화형 챗봇 ‘큐리(QURI)’를 개발, 자사 AIOps 솔루션 ‘싸이옵스(XAIOps)’에 먼저 적용했다고 8일 밝혔다.
IT 운영자들은 큐리에게 일상 언어나 키워드로 IT 시스템의 운영 상황을 질의해 이를 확인하거나, 기능 수행을 직접 요청할 수 있다. 이를테면 운영자는 “최근 1시간 동안의 장애 발생 내역은?”, “오늘 발생한 서비스 이상 탐지 건은 뭐야?”와 같이 큐리에 질문을 입력해 이슈 발생 현황과 이력을 직접 질의해 확인할 수 있다. 또한 “방금 답변해 준 서비스에서 지연된 구간이나 대상 타겟은?”과 같이 확인된 답변에 대한 후속 연계 질문을 통해 장애나 부하가 발생한 세부 구간이나 대상, 원인에 대해서도 빠르게 파악할 수 있다. 또한 예측 관점에서도 “지금 시스템 이상에 대한 예측 장애 상황은?” 등과 같이 미래 상황에 대한 예측 정보까지도 직접 질의 및 확인할 수 있다.
또한, 큐리는 DB 성능 이슈에 대한 해결 방안을 각종 시나리오를 기반으로 가이드해 준다는 점이 강점이다. 큐리는 IT 운영자에게 WAS, DB 등 주요 성능 지표 문제가 발생할 시 질의하면 연관된 상세 지표 설명과 어떤 조치를 적용하면 좋겠다는 가이드나 해결 방안을 제시해 줌으로써 장애 발생 상황에서 더욱 신속히 대처할 수 있도록 돕는다. 여기에는 엑셈이 23년간 900여 고객을 지원하며 축적해온 DB 성능 관리 경험과 노하우가 담겨있다.
향후 엑셈은 큐리를 업그레이드해서 통합 모니터링 제품인 데이터세이커(SaaS형)와 엑셈원(구축형) 등 전사 모니터링 솔루션에 적용한다는 계획이다. 엑셈은 큐리에 적용된 AI 알고리즘과 대화 로직을 더욱 고도화해서 다양한 수집 지표들에 대한 분석과 해결 방안을 추가적으로 제공할 수 있도록 연구개발 중이다.
엑셈 측은 기업과 기관들이 IT 운영 장애로 인해 서비스가 중단될 경우 상당한 비용과 시간을 감수해야 하기 때문에, 디지털 장애 발생 시 골든 타임 안에 대처하는 것이 매우 중요해지고 있다며, 큐리를 통해 싸이옵스의 IT 장애 대응과 예방을 위한 운영 업무의 효율성을 더욱 높이고, 대고객 · 대시민 서비스의 무중단 운영과 평균 장애 복구 시간(MTTR, Mean Time To Repair)을 더욱 절약할 수 있을 것이라고 전했다.
엑셈은 특히 많은 조직들이 개발자와 인프라 담당자의 경계가 점점 희미해지고 있고, 전문 DBA가 부재해 자체적으로 DB 운영이나 이슈 분석이 불가능하거나, 여러 영역을 한두 사람이 모니터링해야 하는 문제들을 겪고 있어 통합형 모니터링 제품을 도입하게 되는데, 통합형 제품에 큐리가 탑재될 경우 활용도가 더욱 향상되고 운영 업무 리소스를 절약하는 데에도 훨씬 도움이 될 것이라고 전했다.
류길현 신기술본부장(전무)는 “큐리는 엑셈의 23년간 축적한 IT 성능 관리 기술 컨텐츠 DB가 탑재돼 단순 통계, 설명 제시가 아닌 수준 높은 지표 해석과 타사와 차별화된 해결 방안을 제공한다”라며 “비용 절감과 IT 환경 운영의 안정성이 모두 중요해진 시대에, 싸이옵스와 큐리가 기업과 기관들이 더욱 기민하게 서비스 중단이나 장애에 대응하고, IT 운영을 자동화하는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.
한편 엑셈은 서울시 빅데이터 플랫폼 구축 2단계 사업에 이어 생성형AI 언어 모델을 도입하는 3단계 사업까지 최근 수주하면서 최신 AI 기술을 다양한 사업 분야에 발 빠르게 적용하고 있다.
<끝>
출처 : 엑셈 보도자료
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